Quickstart: uncensored LLM API

Vereisten: SDK en API-sleutelconfiguratie

De basis-URL voor onze gehoste service is https://api.priceclaude.com/v1. Authenticatie vereist een geldige API-sleutel die wordt doorgegeven in de Authorization header. Je genereert deze sleutel direct na het aanmelden via Google of e-mail op de API-sleutel ophalen pagina. Er is geen telefoonnummer nodig voor aanmelding.

Onze API is OpenAI-compatible. Je kunt elke SDK gebruiken die het standaard openai pakketstructuur. Geef je sleutel door als de api_key parameter. Verander de base_url naar ons endpoint wijzen. Dit stelt je in staat ons uncensored model te vervangen zonder je integratielogica te herschrijven.

Je eerste chat voltooiingsverzoek maken

Stuur een POST-verzoek naar /v1/chat/completions met je systeem- en gebruikersberichten. De modelidentificatie is strikt uncensored. Het is geen model van een andere vendor. Het is een open-weight model dat is afgestemd op directe antwoorden zonder inhoudelijke weigeringen voor wettelijk volwassen gebruik. Je kunt parameters instellen zoals temperature en top_p om de creativiteit te regelen.

Invoertokens kosten $0,15 per miljoen. Uitvoertokens kosten $0,50 per miljoen. Fouten en weigeringen verbruiken geen tegoed. Je kunt verifiëren of je verzoek werkt door een eenvoudige testboodschap te sturen. Het antwoord bevat de gegenereerde tekst in de content veld.

Stream-antwoorden verwerken (SSE)

Instellen stream aan true in je request om Server-Sent Events te ontvangen. Hiermee kun je tokens verwerken zoals ze worden gegenereerd. Streaming vermindert de waargenomen latentie voor grote responsen. De laatste chunk bevat de totale token-gebruiksstatistieken. Dit helpt je kosten in realtime te volgen.

Buffer de inkomende chunks en plak ze aan elkaar. Zorg ervoor dat je het einde-van-stroom-gebeurtenis correct afhandelt. Deze aanpak is essentieel voor chatinterfaces. Het biedt een vloeiende gebruikerservaring in vergelijking met wachten op het volledige antwoord.

Tools en JSON-modus gebruiken

Definieer functieschema's in de tools parameter. Het model kan deze functies aanroepen als dat wordt opgedragen. Gebruik tool_choice om een specifieke functie af te dwingen. Dit maakt complexe workflows mogelijk. De JSON-modus is beschikbaar via response_format: {type: "json_object"}. Dit zorgt voor gestructureerde output voor betrouwbare parsing. Gebruik dit voor gegevensextractietaken.

Tokengebruik en limieten begrijpen

Het contextvenster is 100.000 tokens gecombineerd. Dit omvat zowel de prompt als de completion. De maximale output per verzoek is 16.000 tokens. Als je niet instelt max_tokens, het standaardwaarde is 2.048. De grootte van de request body is beperkt tot 8 MB. U kunt 300 requests per minuut maken. Concurrentie is beperkt tot 8 gelijktijdige requests per sleutel. Het overschrijden van deze limieten retourneert een 429-fout.

Fouthantering en retry logic

Afhandelen van HTTP 401 door je API-sleutel te verifiëren. Een 402-fout betekent dat je vooruitbetaalde krediet op is. Laad op via crypto om door te gaan. Gebruik exponentiële backoff voor 429-limietfouten. Retry-logica moet de Retry-After header indien aanwezig. Fouten kosten geen tegoed. Dit beschermt je saldo tijdens netwerkproblemen.

cURL

Copycurl https://api.priceclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the quarterly report by Friday at noon"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.priceclaude.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.priceclaude.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Streaming

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)